1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

Lucidi delle lezioni.

1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

Lucidi delle lezioni.

Sistemi di basi di dati: proprietà fondamentali. Modello relazionale. Algebra relazionale. SQL. Progettazione concettuale di basi di dati. Progettazione logica di basi di dati. Normalizzazione.

P. Atzeni et al. Basi di dati 5/Ed. McGraw-Hill, 2018
Materiale aggiuntivo a cura del docente sul sito
http://www.dia.uniroma3.it/~atzeni/didattica/BDN/BDNindex.html

Modelli per processi aleatori stazionari
- Leggi fisiche
- Processo stocastico
- Modelli per il filtraggio, la predizione ed il controllo: modelli input-output per serie temporali e sistemi dinamici (AR, ARMA, ARX, ARMAX)

Identificazione
- Identificazione a scatola nera (Minimi quadrati e metodi a massima verosimiglianza)
- Selezione della descrizione a complessità minima
- Cross-validazione: tecniche FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion) or MDL (Minimum Description Length)
- Metodi di identificazione ricorsivi (RLS,ELS,RML). Forgetting factor

Bayesian filtering
- Stima di stato: filtraggio, predizione e smoothing.
- Filtro di Kalman, filtro di Kalman di regime
- Trasformazione unscented, filtro di Kalman Unscented Kalman
- Filtri a griglia
- Filtri Particle

Filtraggio distribuito
- Filtro a informazione
- Filtro a informazione estesto

Sergio Bittanti, "Model Identification and Data Analysis", John Wiley and Sons Ltd

Il sistema azienda: struttura, obiettivi, funzioni aziendali, le tipologie di struttura organizzativa. Classificazione dei sistemi di produzione. Le misure di prestazione dei sistemi di produzione. Rappresentazione e mappatura dei processi di produzione. Tecniche per la stima delle prestazioni dei sistemi produttivi. Legami tra WIP, Throughput e Tempo di attraversamento ed influenza della variabilità. Approcci alla diagnostica e miglioramento delle prestazioni dei sistemi manifatturieri.
Il dimensionamento dei lotti di produzione (lotto economico di produzione ed estensione al caso multiprodotto). La produzione per campagne (determinazione del numero ottimale di campagne e della loro durata ottimale). Effetto della dimensione dei lotti sul tempo di attraversamento.

La previsione della domanda
Gli elementi che caratterizzano la domanda e la sua variabilità (fluttuazioni random, trend, stagionalità e ciclicità). Tecniche previsionali qualitative e quantitative. Metodi causali basati su regressione lineare. Metodi basati su serie storiche (media mobile, media mobile pesata, media con smorzamento esponenziale con e senza trend). Metodi di stima della domanda stagionale. Criteri di stima degli errori di previsione (CFE, MAPE, MAD, TS). La previsione di domanda per i nuovi prodotto (stime della dimensione del mercato e modello di Bass).

Pianificazione, programmazione e controllo della produzione
Analisi P-Time e D-Time, la legge di Little. Logiche di gestione Push e Pull. Produzione a magazzino (Make to Stock) e produzione su commessa (Assemble to Order, Make to Order ed Engineering to Order). Gerarchia delle fasi di pianificazione, programmazione e controllo e le loro interazioni con le decisioni strategiche e la pianificazione della capacità produttiva.

Pianificazione aggregata
Criteri di adeguamento della capacità produttiva alla domanda. Metodi empirici (piani zero-inventory, piani level work force, piani misti) e modelli di ottimizzazione LP per la redazione del piano aggregato.

Il Piano Principale di Produzione
Criteri per la disaggregazione del piano aggregato e redazione del Piano principale di Produzione. La gestione della distinta base. Piano principale di produzione MTS E ATO.

Programmazione di medio periodo e pianificazione dei fabbisogni.
Il metodo MRPI e II. La verifica di capacità (Capacity Requirements Planning). Criteri di lottizzazione dei fabbisogni. Stima capacità Available to Promise. Limiti e vincoli del sistema MRP.

Programmazione operativa
I piani operativi di produzione ed il Final Assembly Schedule. Criteri operativi e tecniche euristiche per lo scheduling delle risorse e l’assegnazione delle priorità. Sequencing di linee di produzione multimodel e mixed model. Il controllo avanzamento della produzione.

Sistemi di produzione pull
Il sistema Kanban, il livellamento della produazione ed il sequencing di linee mixed model. Il sistema CONWIP. Confronto prestazionale tra sistemi push e pull.

Richiami di gestione delle scorte
Funzione e criteri di classificazione delle scorte. I costi rilevanti nella gestione delle scorte. I materiali a domanda dipendente e indipendente.
La gestione dei materiali a domanda indipendente: lotto economico con consegne istantanee e graduali, lotto economico con sconti quantità, la gestione a livello di riordino e a ciclo di riordino. La gestione degli articoli a forte movimentazione (copertura totale e copertura libera). Criteri per la determinazione della scorta di sicurezza (ricerca dell’ottimo economico e valutazione del livello di servizio). I benefici della centralizzazione delle scorte. La gestione a fabbisogno ,lot by lot e lotto economico dinamico. Decisioni di approvvigionamento sul singolo periodo (newsboy model). L’analisi ABC, le misure di prestazione dei magazzini (indice di rotazione, periodo di copertura, indici di efficienza del servizio).

Dispense distribuite dal docente caricate sul sito Moodle.
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Interdipendenza e complessità nei sistemi infrastrutturali e nella gestione delle emergenze. Valutazione del rischio interconnesso. CISIApro 2.0. Direttiva NIS. Sale Controllo. GDPR/ Perimetro Digitale. Introduzione all'Analisi del Rischio in sistemi interdipendenti. Modellazione MHR. Reti Complesse.

Vulnerabilità sistemi di controllo industriali. Vulnerabilità dei protocolli. Attacchi informatici a sistemi di controllo industriale. Smart Behavioral Filter. Hands-on ICS

Decision Support Systems. Building Automation Systems. Smart Cities. IoT Introduzione. IoT Database. Distribuzione Energia Elettrica. Rete Idrica. Sistemi per il monitoraggio delle reti industriali. Iot Cloud

Appunti del docente

Utilizzo di software di modellazione matematica o di altri strumenti informatici per lo sviluppo di un progetto individuale nell'ambito dei metodi decisionali

Per il sofware ampl:
- https://ampl.com/resources/the-ampl-book/
- slide del docente
Per altri software:
- materiale disponibile in rete

1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

Lucidi delle lezioni.

1. Introduzione:
- Gli Agenti Intelligenti.
- L'IA come "Representation and Search".
2. Risoluzione di Problemi:
- Ricerca non informata (in ampiezza, guidata dal costo, in profondità, Iterative deepening).
- Ricerca euristica (Best First, A*, Heuristic Functions).
- Algoritmi approssimati (Hill Climbing, Simulated Annealing, ecc.)
- Ricerca in presenza di avversari (MiniMax, Alfa-Beta Pruning).
- Introduzione alla Evolutionary Computation.
3. Introduzione al linguaggio Python:
- Ambienti di sviluppo; Jupiter Notebook.
- Python base. Strutture dati in Pyhton.
- Librerie Python: NumPy, Pandas, matplotlib, ScikitLearn.
4. Machine Learning:
- Regressione (lineare semplice, multipla).
- Classificazione (Logistic Regression, Decision Trees, Naïve Bayes).
- Clustering.
- Reti Neurali Artificiali.
- Reinforcement Learning.
- Introduzione al Deep Learning.
- Casi di studio.

Lucidi delle lezioni.

- Introduzione ai Sistemi Operativi
- Virtualizzazione del processore
- Virtualizzazione della memoria
- Programmazione concorrente
- Virtualizzazione dello storage

Remzi H. Arpaci-Dusseau and Andrea C. Arpaci-Dusseau, Operating Systems: Three Easy Pieces, https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/

Sistemi di basi di dati: proprietà fondamentali. Modello relazionale. Algebra relazionale. SQL. Progettazione concettuale di basi di dati. Progettazione logica di basi di dati. Normalizzazione.

P. Atzeni et al. Basi di dati 5/Ed. McGraw-Hill, 2018
Materiale aggiuntivo a cura del docente sul sito
http://www.dia.uniroma3.it/~atzeni/didattica/BDN/BDNindex.html

Introduzione agli azionamenti elettrici: definizioni, schemi a blocchi funzionali; tipologie di motori elettrici, corrente continua e corrente alternata; quadranti di lavoro; frenatura dissipativa e rigenerativa considerazioni sul comportamento termico e sui sistemi di raffreddamento della macchina e del convertitore. Dinamica del sistema motore-carico: funzione di trasferimento e diagramma a blocchi del sistema meccanico; traiettorie tipiche del controllo di moto; tipologie di carico meccanico e tipi di servizio; calcolo delle inerzie equivalenti per sistemi meccanici tipici.
Convertitori statici per azionamenti elettrici: tipologie e caratteristiche generali; componenti elettronici di commutazione; convertitori ac-dc, dc-dc, dc-ac (inverter trifase a tensione impressa); tecniche di modulazione per inverter trifase a due livelli.
Azionamenti con macchina in corrente continua: struttura, schema elementare, aspetti costruttivi, modello dinamico, espressione della coppia e caratteristiche meccaniche di una macchina in corrente continua; controllo di corrente e velocità; azionamenti con motore in corrente continua.
Azionamenti con macchina sincrona: struttura e principio di funzionamento di una macchina sincrona; modello dinamico della macchina in variabili d-q-0; analisi del funzionamento in regime sinusoidale; strategie di controllo negli azionamenti elettrici con macchina sincrona.
Azionamenti con motore ad induzione trifase: struttura e principio di funzionamento di una macchina asincrona trifase; modello dinamico della macchina in variabili d-q-0; analisi del funzionamento in regime sinusoidale; strategie di controllo negli azionamenti elettrici con macchina asincrona: controllo vettoriale e tecnica DTC.

Testi suggeriti a complemento del materiale fornito dal docente:

Ion Boldea, Syed A. Nasar
Electric Drives, Third Edition 2016 by CRC Press
ISBN 9781498748209

Bimal K. Bose
Modern Power Electronics and AC Drives
Prentice Hall PTR, 2002

Ned Mohan, Tore M. Undeland, William P. Robbins
Power Electronics: Converters, Applications, and Design
ISBN: 0471226939

Ned Mohan
Advanced Electric Drives: Analysis, Control, and Modeling Using MATLAB / Simulink
ISBN: 978-1-118-48548-4

Ned Mohan
Electric Drives: An Integrative Approach
ISBN: 0971529256

Programma del Corso
1. Introduzione a Processi Decisionali Multi-Criterio nella Gestione dei Servizi Pubblici
2. Ottimizzazione nella Pianificazione e Schedulazione di Progetti
3. Programmazione Disgiuntiva: Modelli di Scheduling e Routing, Algoritmi (Meta)Euristici / Esatti
4. Sistemi di Prenotazione, Scheduling di Intervalli
5. Timetabling con Vincoli su Operatori o Strumentazione
6. Scheduling and Timetabling in Tornei Sportivi
7. Scheduling di Programmi Televisivi
8. Problemi di Trasporto: Coordinamento, Scheduling e Routing di Navi/Aerei/Treni
9. Sistemi di Supporto alle Decisioni per la Direzione delle Operazioni in Tempo Reale
10. Scheduling della Forza Lavoro: Scheduling dei Giorni Liberi, Turni, Cyclic Staffing
11. Scheduling del Personale Aereo
12. Problemi di Localizzazione Discreta
13. Gestione della Qualità dell’Acqua e dell’Aria
14. Assistenza Sanitaria

Michael L. Pinedo (Author) “Planning and Scheduling in Manufacturing and Services”, Springer Series in Operations Research, Edizione 2005
S.M. Pollock, M.H. Rothkopf, A. Barnett (Editors), “Operations Research and the Public Sector”, Handbooks in Operations Research and Management Science, Volume 6, Edizione 1994

Interdipendenza e complessità nei sistemi infrastrutturali e nella gestione delle emergenze. Valutazione del rischio interconnesso. CISIApro 2.0. Direttiva NIS. Sale Controllo. GDPR/ Perimetro Digitale. Introduzione all'Analisi del Rischio in sistemi interdipendenti. Modellazione MHR. Reti Complesse.

Vulnerabilità sistemi di controllo industriali. Vulnerabilità dei protocolli. Attacchi informatici a sistemi di controllo industriale. Smart Behavioral Filter. Hands-on ICS

Decision Support Systems. Building Automation Systems. Smart Cities. IoT Introduzione. IoT Database. Distribuzione Energia Elettrica. Rete Idrica. Sistemi per il monitoraggio delle reti industriali. Iot Cloud

Appunti del docente

Il sistema azienda: struttura, obiettivi, funzioni aziendali, le tipologie di struttura organizzativa. Classificazione dei sistemi di produzione. Le misure di prestazione dei sistemi di produzione. Rappresentazione e mappatura dei processi di produzione. Tecniche per la stima delle prestazioni dei sistemi produttivi. Legami tra WIP, Throughput e Tempo di attraversamento ed influenza della variabilità. Approcci alla diagnostica e miglioramento delle prestazioni dei sistemi manifatturieri.
Il dimensionamento dei lotti di produzione (lotto economico di produzione ed estensione al caso multiprodotto). La produzione per campagne (determinazione del numero ottimale di campagne e della loro durata ottimale). Effetto della dimensione dei lotti sul tempo di attraversamento.

La previsione della domanda
Gli elementi che caratterizzano la domanda e la sua variabilità (fluttuazioni random, trend, stagionalità e ciclicità). Tecniche previsionali qualitative e quantitative. Metodi causali basati su regressione lineare. Metodi basati su serie storiche (media mobile, media mobile pesata, media con smorzamento esponenziale con e senza trend). Metodi di stima della domanda stagionale. Criteri di stima degli errori di previsione (CFE, MAPE, MAD, TS). La previsione di domanda per i nuovi prodotto (stime della dimensione del mercato e modello di Bass).

Pianificazione, programmazione e controllo della produzione
Analisi P-Time e D-Time, la legge di Little. Logiche di gestione Push e Pull. Produzione a magazzino (Make to Stock) e produzione su commessa (Assemble to Order, Make to Order ed Engineering to Order). Gerarchia delle fasi di pianificazione, programmazione e controllo e le loro interazioni con le decisioni strategiche e la pianificazione della capacità produttiva.

Pianificazione aggregata
Criteri di adeguamento della capacità produttiva alla domanda. Metodi empirici (piani zero-inventory, piani level work force, piani misti) e modelli di ottimizzazione LP per la redazione del piano aggregato.

Il Piano Principale di Produzione
Criteri per la disaggregazione del piano aggregato e redazione del Piano principale di Produzione. La gestione della distinta base. Piano principale di produzione MTS E ATO.

Programmazione di medio periodo e pianificazione dei fabbisogni.
Il metodo MRPI e II. La verifica di capacità (Capacity Requirements Planning). Criteri di lottizzazione dei fabbisogni. Stima capacità Available to Promise. Limiti e vincoli del sistema MRP.

Programmazione operativa
I piani operativi di produzione ed il Final Assembly Schedule. Criteri operativi e tecniche euristiche per lo scheduling delle risorse e l’assegnazione delle priorità. Sequencing di linee di produzione multimodel e mixed model. Il controllo avanzamento della produzione.

Sistemi di produzione pull
Il sistema Kanban, il livellamento della produazione ed il sequencing di linee mixed model. Il sistema CONWIP. Confronto prestazionale tra sistemi push e pull.

Richiami di gestione delle scorte
Funzione e criteri di classificazione delle scorte. I costi rilevanti nella gestione delle scorte. I materiali a domanda dipendente e indipendente.
La gestione dei materiali a domanda indipendente: lotto economico con consegne istantanee e graduali, lotto economico con sconti quantità, la gestione a livello di riordino e a ciclo di riordino. La gestione degli articoli a forte movimentazione (copertura totale e copertura libera). Criteri per la determinazione della scorta di sicurezza (ricerca dell’ottimo economico e valutazione del livello di servizio). I benefici della centralizzazione delle scorte. La gestione a fabbisogno ,lot by lot e lotto economico dinamico. Decisioni di approvvigionamento sul singolo periodo (newsboy model). L’analisi ABC, le misure di prestazione dei magazzini (indice di rotazione, periodo di copertura, indici di efficienza del servizio).

Dispense distribuite dal docente caricate sul sito Moodle.
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Introduzione ai sistemi multi-agente

Ripasso di teoria delle matrici con enfasi sulla teoria di Perron-Frobenius

Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi

Analisi di stabilità per sistemi connessi

Esempi di coordinamento di sistemi multi-robot

Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici

Formulazione del problema del MPC

Stabilità del MPC

MPC per sistemi multi-agente

- F. Bullo, Lectures on Network Systems, CreateSpace Independent Publishing Platform, ISBN ‎978-1986425643, 2022

- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.

- Note e dispense del docente

- Introduzione ai sistemi multi-agente
- Ripasso di teoria delle matrici con enfasi sulla teoria di Perron-Frobenius
- Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi
- Analisi di stabilità per sistemi connessi
- Esempi di coordinamento di sistemi multi-robot
- Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici
- Formulazione del problema del MPC
- Stabilità del MPC
- MPC per sistemi multi-agente

- F. Bullo, Lectures on Network Systems, CreateSpace Independent Publishing Platform, ISBN ‎978-1986425643, 2022
- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.
- Note e dispense del docente

1. Introduzione al sistema operativo robot (ROS)
2. Architettura ROS: Nodes, Messages, Topics, Services e Parameters
3. Ambiente di simulazione Gazebo
4. Cinematica del robot con azionamento differenziale
5. Strumenti della GUI ROS (Rviz e Rqt)
6. Stack di navigazione

Testo Principale
- Lentin Joseph. 2018. Robot Operating System for Absolute Beginners. Apress, USA.

Testo Suggerito
- Lentin Joseph and Jonathan Cacace. 2018. Mastering ROS for Robotics Programming - Second Edition: Design, build, and simulate complex robots using the Robot Operating System (2nd. ed.). Packt Publishing.

Utilizzo di software di modellazione matematica o di altri strumenti informatici per lo sviluppo di un progetto individuale nell'ambito dei metodi decisionali

Per il sofware ampl:
- https://ampl.com/resources/the-ampl-book/
- slide del docente
Per altri software:
- materiale disponibile in rete